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Machine learning con modelos basados en árboles en Python

En este curso, aprenderás a usar modelos basados en árboles y conjuntos para regresión y clasificación con scikit-learn.

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Descripción del curso

Los árboles de decisión son modelos de aprendizaje supervisado que se utilizan para problemas de clasificación y regresión. Los modelos de árbol presentan una gran flexibilidad que tiene un precio: por un lado, los árboles son capaces de captar relaciones no lineales complejas; por otro, son propensos a memorizar el ruido presente en un conjunto de datos. Al agregar las predicciones de árboles entrenados de forma diferente, los métodos de conjunto aprovechan la flexibilidad de los árboles, al tiempo que reducen su tendencia a memorizar el ruido. Los métodos de ensamblaje se utilizan en diversos campos y tienen un historial probado de victorias en muchos concursos de machine learning. En este curso, aprenderás a utilizar Python para entrenar árboles de decisión y modelos basados en árboles con la biblioteca de aprendizaje automático scikit-learn de fácil uso. Comprenderás las ventajas e inconvenientes de los árboles y demostrarás cómo el ensamblaje puede paliar estos inconvenientes, todo ello mientras practicas con conjuntos de datos del mundo real. Por último, también comprenderás cómo afinar los hiperparámetros más influyentes para sacar el máximo partido a tus modelos.
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Científico de Machine Learning con Python

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Aprendizaje automático supervisado en Python

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  1. 1

    Árboles de clasificación y regresión

    Gratuito

    Los Árboles de Clasificación y Regresión (CART) son un conjunto de modelos de aprendizaje supervisado que se utilizan para problemas de clasificación y regresión. En este capítulo, conocerás el algoritmo CART.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Árbol de decisión para la clasificación
    50 xp
    Entrena tu primer árbol de clasificación
    100 xp
    Evaluar el árbol de clasificación
    100 xp
    Regresión logística frente a árbol de clasificación
    100 xp
    Árbol de clasificación Aprendizaje
    50 xp
    Hacer crecer un árbol de clasificación
    50 xp
    Utilizar la entropía como criterio
    100 xp
    Entropía vs índice de Gini
    100 xp
    Árbol de decisión para la regresión
    50 xp
    Entrena tu primer árbol de regresión
    100 xp
    Evaluar el árbol de regresión
    100 xp
    Regresión lineal vs árbol de regresión
    100 xp
  2. 2

    El equilibrio entre sesgo y varianza

    El equilibrio entre sesgo y varianza es uno de los conceptos fundamentales del machine learning supervisado. En este capítulo, comprenderás cómo diagnosticar los problemas de sobreajuste e infraajuste. También conocerás el concepto de ensamblaje, en el que se agregan las predicciones de varios modelos para producir predicciones más sólidas.

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  3. 3

    Sacos y bosques aleatorios

    El ensamblaje es un método conjunto que consiste en entrenar el mismo algoritmo muchas veces utilizando diferentes subconjuntos muestreados de los datos de entrenamiento. En este capítulo, comprenderás cómo puede utilizarse el ensacado para crear un conjunto de árboles. También aprenderás cómo el algoritmo de los bosques aleatorios puede conducir a una mayor diversidad del conjunto mediante la aleatorización a nivel de cada división en los árboles que forman el conjunto.

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  4. 4

    Aumentar

    El refuerzo se refiere a un método conjunto en el que se entrenan varios modelos secuencialmente y cada modelo aprende de los errores de sus predecesores. En este capítulo, conocerás los dos métodos de refuerzo AdaBoost y Gradient Boosting.

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  5. 5

    Ajuste del modelo

    Los hiperparámetros de un modelo de machine learning son parámetros que no se aprenden a partir de los datos. Deben fijarse antes de ajustar el modelo al conjunto de entrenamiento. En este capítulo, aprenderás a ajustar los hiperparámetros de un modelo basado en árboles utilizando la validación cruzada de búsqueda en cuadrícula.

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Sets De Datos

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Colaboradores

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Kara Woo
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Eunkyung Park
Collaborator's avatar
Sumedh Panchadhar
Elie Kawerk HeadshotElie Kawerk

Senior Data Scientist

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